Identificação de sistemas em tempo real utilizando filtragem adaptativa

Abstract

Em diversas aplicações na área de engenharia faz-se necessário a obtenção de um modelo matemático para representação de um sistema físico. Tais modelos matemáticos podem ser utilizados, por exemplo, para compreensão da dinâmica do sistema, seja por meio analítico ou via simulações. Em particular, modelos matemáticos para representação de sistemas podem ser obtidos/identificados por meio de modelagem físico-matemática ou experimental. Assim, o presente trabalho realiza uma discussão acerca da identificação experimental de sistemas utilizando filtragem adaptativa. Especificamente, neste trabalho são estudados diversos algoritmos adaptativos aplicados ao problema de identificação de sistemas. Resultados de simulação são apresentados visando realizar uma comparação de desempenho entre os algoritmos no que diz respeito a taxa de convergência e complexidade computacional.

In several engineering applications, it is necessary to obtain a mathematical model to represent a system. Such mathematical models can be used, for example, to understand the behavior and/or the dynamics of the system, either through analytical means or by simulations. In particular, mathematical models for system representation can be obtained/identified through physical-mathematical or experimental modeling. Thus, the present work discusses the experimental identification of systems using adaptive filtering. Specifically, in this work, several adaptive algorithms applied to the system identification problem are studied. Simulation results are presented to carry out a performance comparison between the algorithms regarding convergence rate and computational complexity.